局部肺通气功能评估对诊断肺部疾病和制定个性化的诊疗方案具有重要意义,通过四维计算机断层扫描图像,评估局部肺通气功能是一项重要研究课题。本文将神经网络中的注意力机制和图像配准相结合,对评估局部肺通气功能进行了研究,主要研究内容如下:（1）为提高局部肺通气功能评估的准确性,改善配准场的估计精度,针对传统卷积神经网络在处理医学图像配准中没有考虑到特征重要性以及局部空间变换能力不足等问题,提出一种基于双通道局部空间注意力配准网络的局部肺通气功能评估方法。首先,基于双路编码-解码网络,分别对呼吸相位进行特征提取;然后,基于特征金字塔思想,选取三层特征进行基于特征块的局部通道加权和局部空间变换;最后,将配准场转化为雅克比矩阵获得局部肺通气分布图像,并对肺病患者和非肺病患者的局部肺通气功能进行了分析。（2）为提高配准场估计性能和局部肺通气功能评估的准确性,针对传统卷积神经网络的特征融合部分没有充分考虑各通道特征重要性以及特征利用率低等局限性问题,提出一种基于双通道局部混合注意力配准网络的局部肺通气功能评估方法。首先,设计基于特征编码-解码的卷积网络对呼吸相相位进行配准场估计;然后,设计了一种混合注意力模块对同级特征进行特征融合,此模块采用通道注意力机制和空间注意力机制,利用空间变换网络对多级特征进行空间变换,提高特征利用率和配准场估计精度,最后,通过量化分析得到局部肺通气分布图像,并对肺病患者和非肺病患者的局部肺通气功能进行了分析。（3）为提高配准场的变形能力和局部肺通气功能评估的准确性,提出一种双通道级联注意力配准网络的局部肺通气功能评估方法。首先,针对呼吸相位,分别用两个特征编码-解码的卷积神经网络对配准场进行估计,采用配准场级联策略提高配准场变形估计性能;然后,在配准场估计过程中引入注意力机制,基于特征块的特征加权模块用于不同特征块的特征重要性赋权,双通道特征注意力单元用于自动学习和优化注意力特征并分配特征权重,进一步加强特征表达能力,提高配准性能;最后,通过量化分析配准场得到局部肺通气分布,验证了该方法的有效性和准确性。